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Guía para el manejo de e-views

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  • Colino Fernández, Alberto.
  • Benito Ossorio, Diana.

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    • Editorial: Dykinson
    • ISBN: 978-84-9982-782-7
    • Páginas: 47
    • Plaza de edición: Madrid
    • Fecha de la edición: 2011
    Materias:

    Información detallada:

    Resumen del libro

    El programa Eviews es una nueva versión para Windows de un conjunto de herramientas que puede utilizarse para el estudio de series temporales, series atemporales y datos de panel.

    Índice

    Capítulo 1. Introduction a E-Views
    1.1 Comienzo de una sesión con E-Views
    1.2 Creación de un fichero de trabajo
    1.3 Introducción de los datos
    1.3.1 Abrir un fichero de E-Views
    1.3.2 Elección de una muestra de trabajo
    1.3.3 Transformaciones de las variables
    1.4 Representaciones de las series y grupos de series
    1.4.1 Representaciones de las series
    1.4.2 Elección de una muestra de trabajo

    Capítulo 2. Especificación y Estimación del Modelo Lineal General
    2.1 Especificación de un modelo con E-Views
    2.2 Estimación y resultados
    2.2.1 Representaciones del objeto ecuación
    2.2.2 Procedimientos del objeto ecuación

    Capítulo 3. Inferencia y Predicción en el Modelo Lineal General
    3.1 Inferencia
    3.2 Predicción
    3.2.1 Evaluación de la capacidad predictiva

    Capítulo 4. Multicolinealidad, Cambio Estructural y Contrastes de
    Especificación
    4.1 Multicolinealidad
    4.1.1 Detección
    4.1.2 Soluciones
    4.2 Contrastes de cambio estructural
    4.2.1 Test de Chow
    4.2.2 Contraste de predicción de Chow
    4.2.3 Estimación recursiva
    4.3 Errores de especificación en la selección de variables explicativas
    4.4 Errores de especificación en la forma funcional
    4.5 Normalidad de las perturbaciones

    Capítulo 5. Heteroscedasticidad
    5.1 Introducción
    5.2 Causas de la heteroscedasticidad
    5.3 Consecuencias de la heteroscedasticidad sobre las estimaciones MCO
    5.4 Detección de la heteroscedasticidad
    5.4.1 Test de White
    5.4.2 Test de Goldfeld-Quandt
    5.4.3 Métodos gráficos
    5.5 Estimación con heteroscedasticidad

    Capítulo 6. Autocorrelación
    6.1 Introducción
    6.2 Causas de la autocorrelación
    6.3 Consecuencias de la autocorrelación sobre las estimaciones MCO
    6.4 Detección de la autocorrelación
    6.4.1 Test de Durbin-Watson
    6.4.2 Contraste de Breusch-Godfrey
    6.4.3 Métodos gráficos
    6.5 Estimación con autocorrelación

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